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[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

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     楼主| 发表于 2023-2-14 13:09:28 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
    ( o7 B$ Z' i- p* C, O  O: f1 K
    + ^1 p& k0 _: A1 x% p9 ]- f为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    ' J! g8 s" z! \7 HPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    1 K$ ^9 y$ |0 h5 d) n/ @% y4 Y1 n----------------------------------------------4 w5 R0 Y- _6 ^0 E8 N' Q
    import torch' g1 [$ `, Q& n1 `
    import numpy as np
      @3 q% C( V' Cimport matplotlib.pyplot as plt
    ) a+ M, B; C3 a; [! R: Fimport random" |! k5 J. V; L) ^2 ^6 T
    & j0 {' b$ p. ~( _
    x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
    ! i% @4 u- D8 x9 Xy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15" e3 v: K4 O/ u  X5 W% d; \
    7 ~4 \; S3 M' Y% ?0 ^
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    " ^1 d5 e& u& w5 }6 p3 c4 Zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    3 x. q! g1 V" f& {( T+ p2 `* o( x4 Y# V1 J- u& `, x
    epochs = 100
    ( W5 w# u& S  ~8 B8 b5 S2 r0 K9 w$ J! ?6 D
    losses = []
    ! [) U3 I0 u- G) @+ Q, D$ R% hfor i in range(epochs):
    8 N( P7 y! N6 p7 `6 {3 ?  y_pred = (x*w+b)    # 预测! n2 K. r& `9 [+ ]/ k7 B: U
      y_pred.reshape(-1)+ D# W/ J' P1 y
    ; }+ L8 E9 }' q/ y0 j/ B# y
      loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' |# Y# z8 x$ o0 g5 Y
      losses.append(loss)- Y" e, |0 i1 p" K3 }% M% J
      7 c2 v" z' v! N7 }  c
      loss.backward() # autograd. X  ?  {1 G( K3 A, v& G2 }8 [
      with torch.no_grad():/ K+ m4 ^7 c1 [* E. F0 W
        w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 `% ~4 E; }, _* Y) J8 o
        b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    & W* ?" r# b: f+ d  w.grad.zero_()  
    , @3 t# j. ?/ ~* q' x/ @  b.grad.zero_(). ?3 A- x6 r4 M3 m

    6 Q8 F2 p- s  Xprint(w.item(),b.item()) #结果
    4 f' @* ?. ?- t5 Y! s
    ( m$ _7 C6 Q( t7 {+ {Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625, G1 \% s7 ~/ f5 a
    ----------------------------------------------
      z2 k" M' R( _( c7 L- L最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
    0 u6 |9 l9 U  O. I" g! B' S( [高手们帮看看是神马原因?
    . [! ]7 }/ v: J: N6 _; t- P

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    发表于 2023-2-14 19:23:02 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
    $ s# W* v2 H8 p0 \1 ?' a* G" }
    $ N. \% A8 N; v9 x/ p没有用过pytorch,但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期?: r& X( m2 v+ t
    -------- @3 c0 S7 O- j
    不好意思,再看一遍,好像你在自算回归而不是用现成的工具直接出结果,上面的评论只有一点用,就是确认是不是算法有问题。
    $ g4 p- E; ]  L) e2 R. Z1 k$ r1 |-------8 b  `" f6 X5 K& b% g9 I: P
    算法诊断部分,建议把循环次数改为1000, 再看看loss是不是收敛。有点怀疑你循环次数不够,因为你起点是0, 步长很小。只是直观建议。

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     楼主| 发表于 2023-2-14 21:52:57 | 只看该作者
    老福 发表于 2023-2-14 19:23, x! w) {# m- e3 c; s# z$ I% c
    没有用过pytorch,但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期?8 s; N! q0 N& H
    -------
    8 q  N5 Y- L% y' J不好意思, ...

    : Y( U) j4 D# ~# g2 K% I谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。% i) V. L! X6 W6 N
    我特意没有用现成的工具,就是想从最基本的地方深入理解一下。
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    发表于 2023-2-14 22:00:48 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑 ! C! D6 e: \/ u3 S4 D
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52
    4 Q  l& f2 u3 K" G谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。5 {& G9 S7 X$ R7 G
    我特意没有用现成的工具,就是想从最基本的地方深入理解 ...
      V4 m/ i6 Z# l" v! p, _

    9 e' k" z9 j6 o8 R9 V' R刚才更新了一下,建议增加循环次数或调一下步长,查一下loss曲线。
    8 ?5 {7 K- v) r) m) |+ _' G
    6 ~; N# r3 q0 e6 M5 C( N! S8 V或者把b但的起点改为1试试。
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    5#
     楼主| 发表于 2023-2-15 00:25:26 | 只看该作者
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑
    - k5 p! }( d* t* W0 z: y# n
    老福 发表于 2023-2-14 22:00
    ' e7 n9 u1 t" T8 f3 a1 Q刚才更新了一下,建议增加循环次数或调一下步长,查一下loss曲线。0 Y# n) `( {5 S$ O
    : k; A3 n& [' I* ]
    或者把b但的起点改为1试试。 ...

    , n( ~# V8 H4 o' I
    2 ?5 ^8 L9 ?0 `  ?* m你是对的。: ]+ v9 K/ a( B. N6 N
    去掉了随机部分, s8 x) r. t! I& b
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
    # c% u% U( t; {5 f% l: l; ty = (x*27+15).reshape(-1)
    8 j' l8 n. l. y( G, y% a* ?0 |/ D4 p0 \& e1 ]
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了) [$ ?) |1 M0 {" }& O. V
    w , b( l' W9 a; ^4 W# _" {: m
    27.002620697021484 14.826167106628418
    / R+ k7 |8 O- F! e( s' |
    9 `0 a! N9 A: v" K3 ]和 b 的起始位置无关,但 labeled data 用 y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) ,收敛就很慢。
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